object-recognition, Seitenzahl 1

___ tag123android ___ Android ist das mobile Betriebssystem von Google, das zum Programmieren oder Entwickeln von digitalen Geräten (Smartphones, Tablets, Automobile, Fernseher, Wear, Glass, IoT) verwendet wird. Verwenden Sie für Themen rund um Android Android-spezifische Tags wie android-intent, nicht intent, android-activity, nicht activity, android-adapter, nicht adapter usw. Bei anderen Fragen als der Entwicklung oder Programmierung, aber im Zusammenhang mit Android Framework, verwenden Sie Der Link: https://android.stackexchange.com. ___ tag123opencv ___ OpenCV (Open Source Computer Vision) ist eine plattformübergreifende Bibliothek von Programmierfunktionen für die Echtzeit-Bildverarbeitung. Es wurde 1999 offiziell von Intel ins Leben gerufen und wird nun von Itseez unterstützt. Verwendet werden: Mensch-Computer-Interaktion; Objektidentifikation, Segmentierung und Erkennung; Gesichtserkennung; Gestenerkennung; Bewegungsverfolgung, Bewegung Verständnis; Stereo- und Multikamera-Kalibrierung und Tiefenberechnung; Mobile Robotik. ___ tag123imageprocessing ___ Alles, was mit digitaler Bildverarbeitung zu tun hat, d. h. die Theorie und die Techniken, die verwendet werden, um Informationen aus digitalen Bildern zu extrahieren oder zu manipulieren. ___ qstnhdr ___ Die schnellste Erkennung und Verfolgung von Objekten in Android ___ tag123augmentedreality ___ Frage zur Echtzeit-, 3D- und interaktiven Mischung von realen und virtuellen Komponenten. Verwenden Sie dieses Tag nur, wenn ein bestimmtes Plattform-Tag nicht existiert oder die Frage ausreichend plattformübergreifend ist. ___ answer22601799 ___

Ich denke, SIFT und SURF Algorithmen sind für diesen Zweck am besten geeignet. SIFT oder SURF kann wie jeder andere Feature-Detektor und Extraktor verwendet werden:

%Vor%

Verwenden Sie openCv, um mehr zu erfahren. Und natürlich kann Ihr Weg Lösungen dafür finden. Versuche es weiter.

___ answer22578405 ___

Ich schlage vor, anstelle von RGB Graustufen zu verwenden, so wie es normalerweise bei der Bildverarbeitung geschieht, so dass Ihre Berechnung auf 1 statt auf 3 Matrix reduziert wird.

Wenn Sie nach Farbe suchen müssen, verwenden Sie einfach rgb, wenn es benötigt wird, aber nicht die gesamte Berechnung.

Das Tracking schnell bewegter Objekte ist immer schwierig. Versuchen Sie es mit einer Kamera, die mehr Bilder pro Sekunde aufnehmen kann, obwohl Sie mehr Bilder verarbeiten müssen und vermutlich auf einem mobilen Gerät sind

Sie können auch die zu verarbeitende Bildgröße auf der Grundlage der vorherigen Objektposition auf ein kleineres Fenster reduzieren. Sie können die nächste Position schätzen und auf eine bestimmte Größe beschränken und nur diese Bildteile verarbeiten. Kurz gesagt, führe den optischen Fluss nur in bestimmten Bereichen des Bildes aus (benutze Graustufen).

___ qstntxt ___

Ich arbeite an einem Augment Reality-Spiel, das ein sich schnell bewegendes Objekt erkennen und verfolgen soll. Ich habe folgende Bildverarbeitungsbibliotheken ausprobiert,

1. Opencv

2. BoofCv

3. FastCv

Ich habe den TLD-Algorithmus versucht, das Objekt zu verfolgen, das Tracking war erfolgreich, aber die Performance musste wirklich verbessert werden. Wenn sich das Objekt schneller bewegt, benötigt das Ergebnis aufgrund der von den Algorithmen benötigten Verarbeitungszeit Zeit. Ich habe auch circallant, Mittelwert-Verschiebung wie Algorithmen mit boofcv versucht.

Überprüfen Sie diese Demos:

OpenTLD mit FastCv

Boofcv Demonstration

Die Objektverfolgung in diesen beiden Demos scheint gut zu sein, aber die Berechnung braucht Zeit.

Kann ich mit dem folgenden Szenario schneller vorgehen,

Extrahiere die r, g, b Matrix des zu verfolgenden Objekts
Nimm Kamera-Frames und konvertiere sie in eine r, g, b Matrix und suche die getrackte Objekt-Matrix im Kamerarahmen.

Gibt es einen besseren Weg, dies zu tun?

___ tag123object_recognition ___ Der Computer Vision Task zum Suchen und Identifizieren von Objekten in einer Bild- oder Videosequenz ___

Antworten

Die schnellste Erkennung und Verfolgung von Objekten in Android

Ich arbeite an einem Augment Reality-Spiel, das ein sich schnell bewegendes Objekt erkennen und verfolgen soll. Ich habe folgende Bildverarbeitungsbibliotheken ausprobiert, 1. Opencv 2. BoofCv 3. FastCv Ich habe den TLD-Algorit...

21.03.2014, 11:21